CN111239484A - 一种非居民用户非侵入式负荷用电信息采集方法 - Google Patents

一种非居民用户非侵入式负荷用电信息采集方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111239484A
CN111239484A CN201911377576.9A CN201911377576A CN111239484A CN 111239484 A CN111239484 A CN 111239484A CN 201911377576 A CN201911377576 A CN 201911377576A CN 111239484 A CN111239484 A CN 111239484A
Authority
CN
China
Prior art keywords
load
data set
identification method
positive
contribution
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201911377576.9A
Other languages
English (en)
Inventor
郝建军
常波
顾袁杰
赵寅生
陈瑜
樊晓峰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
North China Electric Power University
Datong Power Supply Co of State Grid Shanxi Electric Power Co Ltd
Original Assignee
North China Electric Power University
Datong Power Supply Co of State Grid Shanxi Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by North China Electric Power University, Datong Power Supply Co of State Grid Shanxi Electric Power Co Ltd filed Critical North China Electric Power University
Priority to CN201911377576.9A priority Critical patent/CN111239484A/zh
Publication of CN111239484A publication Critical patent/CN111239484A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R22/00—Arrangements for measuring time integral of electric power or current, e.g. electricity meters
    • G01R22/06—Arrangements for measuring time integral of electric power or current, e.g. electricity meters by electronic methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • G06F18/214—Generating training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明提出一种非居民用户非侵入式负荷识别方法。首先在配电变压器低压侧进行非侵入负荷数据采集。基于实测数据，建立负荷特征库。通过依据负荷特征数据库中的模板生成训练和测试混合信号，从混合信号中提取特征作为样本数据，其相应的标签通过随机森林算法根据负荷是否参与叠加来决定。这样构成的数据集被作为输入数据来建立多标签分类模型。本发明能在非侵入用电数据采集条件下，有效的识别非居民用户的多种负荷，以帮助电网公司进行负荷管理，是非居民用户非侵入式负荷检测的有效实现方法。

Description

一种非居民用户非侵入式负荷用电信息采集方法
技术领域
本发明属于智能用电及技术领域，具体涉及一种非居民用户非侵入式负荷识别方法。
背景技术
负荷监测技术对于智能电网的建立具有重要意义。一方面，它可以把采集到的用户用电信息提供给电网侧，提高电网的利用效率，另一方面，它可以把用户的用电信息反馈给用户，改善用电行为。
目前，负荷监测技术主要分为“侵入式”和“非侵入式”。通常，侵入式负荷监测需要把传感器放置在用户内部各用电负荷处，在传感器的安装与维护过程中,需要对用户进行断电。因此，虽然这种技术得到的数据可靠，但用户的接受程度较低。相比之下，非侵入式负荷监测只需在用户电力供给的入口加入一个监测设备便可对整个用户内部负荷进行监测，对用户几乎没有影响，因此具有很强的实用性。
通过把AI芯片放在检测设备从而实时处理数据是负荷识别是非侵入式负荷监测中最重要的一步，它直接反映了用户负荷的使用信息。非侵入式负荷监测中收集的数据通常由多个负荷的运行状态决定。但是现有技术对于多个负荷同时运行的混合信号的识别仍然存在较大问题。
发明内容
本发明为了解决现有技术中无法有效对于多个负荷同时运行的混合信号的识别的问题，通过对负荷特征采用随机森林算法建立模型进行识别的方案。
具体而言本发明提供了一种非居民用户非侵入式负荷识别方法，其特征在于，所述负荷识别方法包括以下步骤：
步骤S1：在配电变压器低压侧进行非侵入负荷数据采集；
步骤S2：根据负荷数据固有和统计特征识别负荷类型，建立负荷特征数据库；
步骤S3：依据负荷特征数据库生成训练数据集和测试数据集；
步骤S4：对训练数据集中各特征贡献度进行评估；
步骤S5：去除的贡献度低于特定值的特征，并生成新的训练数据集来构建模型；
步骤S6：使用测试数据集进行测试，以评估模型在实际环境中的性能。
更进一步地，在步骤S2中，所述负荷特征数据库实时根据用户新增的电器更新数据库。
更进一步地，步骤S3中，所述训练数据集包括样本数据和与样本数据相关标签集；
所述与样本数据相关标签集包括数据库中所有负荷种类的标志位，并对参与叠加的负荷种类的标志位将被标记为“1”，未参与叠加的负荷种类的标志位将被标记为“0”。
更进一步地，步骤S3中，所述样本数据是由所述负荷特征数据库中多种负荷的模板波形叠加形成的混合信号。
更进一步地，步骤S4中，所述特征包括电流均方根IRMS，振幅系数IC，电流最大值IMAX，有功功率P，无功功率Q，功率因数PF，基波FW和第三谐波HAR3rd。
更进一步地，步骤S4中，所述训练数据集中任一特征的贡献度可表示为：
Figure BDA0002341399280000031
其中，c代表所述训练数据集中特征总数，
Figure BDA0002341399280000032
是所述训练数据集中所有特征的贡献度之和，
Figure BDA0002341399280000033
为所述训练数据集中任一特征的贡献度。
更进一步地，步骤S5中，所述特定值为5％。
更进一步地，步骤S6中，所述评估方式包括准确率；
所述准确率ACC可表示为：
Figure BDA0002341399280000034
其中，TP和TN分别代表对正样本和负样本预测正确的数量，而FP和FN则分别代表对正样本和负样本预测错误的数量。
更进一步地，步骤S6中，所述评估方式包括F-score计算；
所述F-score计算可表示为：
Figure BDA0002341399280000035
其中，Pa代表第a种负荷的精确率，即预测结果为正的样本中实际为正的样本的比例；Ra代表第a种负荷的召回率，即所有正样本中被正确预测为正的样本的数量；B是识别负荷的总数。
精确率和召回率之间互相排斥，因此选用F-score这个概念对其进行平衡。
精确率P可表示为：
Figure BDA0002341399280000036
召回率R可表示为：
Figure BDA0002341399280000037
本发明的有益效果是：
本发明根据在非侵入用电数据采集条件下，将采集到的负荷进行特征提取并建立特征库，利用基于随机森林算法的多标签分类方法对非居民用户负荷依据特征进行识别，具有良好的识别速度和精确度。
本发明同时对特征库中的负荷特征贡献度进行评判，筛选出影响较大的特征，去除贡献度较小的特征，简化了分类模型的计算复杂程度，降低了模型构建，在构建完成的分类器对实际数据的识别时间上同样具有优越性。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种非居民用户非侵入式负荷识别方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的一种非居民用户非侵入式负荷识别方法中对训练数据集各特征贡献度计算的示意图。
具体实施方式
下面通过实施例，并结合附图1-2，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
如附图1所示，本申请的实施例提供了一种非居民用户非侵入式负荷识别方法，包括以下步骤：
步骤S1：在配电变压器低压侧进行非侵入负荷数据采集；
步骤S2：根据负荷数据固有和统计特征识别负荷类型，建立负荷特征数据库；
步骤S3：依据负荷特征数据库生成训练数据集和测试数据集；
步骤S4：对训练数据集中各特征贡献度进行评估；
步骤S5：去除的贡献度小的特征，并生成新的训练数据集来构建模型；
步骤S6：使用测试数据集进行测试，以评估模型在实际环境中的性能。
具体的，在步骤S1中，首先在配电变压器低压侧进行非侵入负荷数据采集，对变压器侧三相电流、电压等数据进行准确的采集。
在步骤S2中，在实际运行中，不能直接从混合信号中获得独立负载的运行状态。对于相同类型的负荷，不同的品牌将导致负荷波形的显著差异。
因此，本发明为独立用户构建负荷特征库，该特征库为不同用户的每种负荷建立相应的电流信号模板。用户的所有信号模板构成该用户的专属负荷特征库。同时，负荷特征数据库实时根据用户新增的电器更新特征库。虽然采样保证了负荷特征数据库的实时更新，但是在现实生活中，一旦完成了特征数据库的建立，在短时间内就很少有新的负荷加入。因此，特征库将每天定时更新，而这一过程将不会在其他时间执行以节省时间。
具体的，首先通过由变压器侧非侵入式数据实时采集的负荷数据，并对负荷数据进行事件检测、负荷分解、负荷分簇和利用生活习惯等先验数据对负荷进行识别，并将每种负荷的特征进行存储，建立负荷特征数据库。
在步骤S3中，建立训练数据集和测试集，多标签分类作为一种典型的有监督学习方法，需要数据集来构建模型。将数据集分为训练数据集和测试数据集两类。训练数据集用于构建模型，而测试集用于评估模型在实际中的性能。训练数据集由两部分组成：一部分是样本数据，一部分是与样本数据相关标签集。对于测试集，它只包含从实际场景中获取的样本数据。在分类模型构建完成后，测试数据集将作为模型的输入，而输出结果将会被用来评判模型的依据。
样本数据是由负荷特征数据库中多种负荷的模板波形叠加形成的混合信号，首先计算数据库中负荷种类的数目，并从其中随机选取负荷，将抽取出的负荷进行叠加生成混合信号，最后冲混合信号中提取特征作为样本数据，由相同负荷叠加产生的混合信号波形是固定的。对于与样本数据相关标签集中，包括数据库中所有负荷种类的标志位，并对参与叠加的负荷种类的标志位将被标记为“1”，未参与叠加的负荷种类的标志位将被标记为“0”。
在步骤S4中，本发明通过随机森林法对各特征的贡献度进行计算，根据各特征的贡献度比较进行特征选择，并进一步来识别负荷。由于不同种类的负荷在混合信号中各特征表现也不尽相同，有一些特征具有较大的影响，而有一些特征影响较小，因此从混合信号中提取了多个特征用来进行负荷识别，通过对各特征贡献度的计算来进行评估，找到最适合用于负荷识别的特征，这些特征由f表示：
f＝{IRMS,IC,IMAX,P,Q,PF,FW,HAR3rd}(1)
式中：IRMS代表电流均方根，IC代表振幅系数，IMAX代表电流最大值，P和Q分别代表有功功率和无功功率。PF代表功率因数，FW代表基波而HAR3rd代表第三谐波。IRMS，IC，IMAX都可以直接从电流信号中获得；P，Q，PF通过计算电流和电压得到；而FW和HAR3rd可以由FFT得到。
如附图2所示，训练数据集中有L个训练子集，训练子集是一个包含一个或多个特征的叠加混合信号，每个子集对应一棵决策树，每棵决策树上有N个节点。
贡献度由Gini系数得分进行评定。第j个特征在节点m处的Gini系数得分可由公式2计算：
Figure BDA0002341399280000063
其中，GIm代表第j个特征在节点m处的Gini系数，可以由公式3得到。GIl和GIr代表第j个特征在从节点m***产生的节点l和r上的Gini系数，j的范围为1-7的整数，分别对应f中的各特征。
Figure BDA0002341399280000061
其中，pmj代表第j个特征在节点m处的权重。
当在第i棵决策树上有N个节点时，第j个特征在树i的贡献度可表示为：
Figure BDA0002341399280000062
随机森林中有L棵决策树时，第j个特征的贡献度可表示为：
Figure BDA0002341399280000071
最后，当所有特征的贡献度都计算完毕后，第j个特征的Gini系数得分可由归一化计算得到，可表示为：
Figure BDA0002341399280000072
其中，c代表训练样本中特征总数，
Figure BDA0002341399280000073
是训练样本中所有特征的贡献度之和。
在步骤S5中，对特征贡献度评价完成后，为了降低将计算复杂性，将舍弃那些对结果影响贡献度低于5％的特征，并通过保留的对结果影响较大的特征来构建模型。
保留的特征及其相关标签将被重组成新的训练数据集。并且新的数据集将会作为输入来构建模型。模型的建立需要大量的数据来修改参数，从而最大限度地提高模型的分类性能。
在步骤S6中，在建立模型之后，使用测试数据集进行测试，以评估模型在实际环境中的性能。
用准确率和F-score作为评价分类效果的指标，准确率被用来评估分类的整体效果，代表预测结果正确的比例。准确率ACC可表示为：
Figure BDA0002341399280000074
其中，TP和TN分别代表对正样本和负样本预测正确的数量，而FP和FN则分别代表对正样本和负样本预测错误的数量。
F-score是一种对Pa和Ra的加权平均计算，可表示为：
Figure BDA0002341399280000075
其中，Pa代表第a种负荷的精确率，即预测结果为正的样本中实际为正的样本的比例；Ra代表第a种负荷的召回率，即所有正样本中被正确预测为正的样本的数量；B是识别负荷的总数。
精确率和召回率之间互相排斥，因此选用F-score这个概念对其进行平衡。
精确率P可表示为：
Figure BDA0002341399280000081
召回率R可表示为：
Figure BDA0002341399280000082
虽然本发明已经以较佳实施例公开如上，但实施例并不是用来限定本发明的。在不脱离本发明之精神和范围内，所做的任何等效变化或润饰，同样属于本发明之保护范围。因此本发明的保护范围应当以本申请的权利要求所界定的内容为标准。

Claims (9)

1.一种非居民用户非侵入式负荷识别方法，其特征在于，所述负荷识别方法包括以下步骤：
步骤S1：在配电变压器低压侧进行非侵入负荷数据采集；
步骤S2：根据负荷数据固有和统计特征识别负荷类型，建立负荷特征数据库；
步骤S3：依据负荷特征数据库生成训练数据集和测试数据集；
步骤S4：对训练数据集中各特征贡献度进行评估；
步骤S5：去除的贡献度低于特定值的特征，并生成新的训练数据集来构建模型；
步骤S6：使用测试数据集进行测试，以评估模型在实际环境中的性能。
2.根据权利要求1所述负荷识别方法，其特征在于，在步骤S2中，所述负荷特征数据库实时根据用户新增的电器更新数据库。
3.根据权利要求1所述负荷识别方法，其特征在于，步骤S3中，所述训练数据集包括样本数据和与样本数据相关标签集；
所述与样本数据相关标签集包括数据库中所有负荷种类的标志位，并对参与叠加的负荷种类的标志位将被标记为“1”，未参与叠加的负荷种类的标志位将被标记为“0”。
4.根据权利要求3所述负荷识别方法，其特征在于，步骤S3中，所述样本数据是由所述负荷特征数据库中多种负荷的模板波形叠加形成的混合信号。
5.根据权利要求1所述负荷识别方法，其特征在于，步骤S4中，所述特征包括电流均方根IRMS，振幅系数IC，电流最大值IMAX，有功功率P，无功功率Q，功率因数PF，基波FW和第三谐波HAR3rd。
6.根据权利要求1所述负荷识别方法，其特征在于，步骤S4中，所述训练数据集中任一特征的贡献度可表示为：
Figure FDA0002341399270000021
其中，c代表所述训练数据集中特征总数，
Figure FDA0002341399270000022
是所述训练数据集中所有特征的贡献度之和，
Figure FDA0002341399270000023
为所述训练数据集中任一特征的贡献度。
7.根据权利要求1所述负荷识别方法，其特征在于，步骤S5中，所述特定值为5％。
8.根据权利要求1所述负荷识别方法，其特征在于，步骤S6中，所述评估方式包括准确率；
所述准确率ACC可表示为：
Figure FDA0002341399270000024
其中，TP和TN分别代表对正样本和负样本预测正确的数量，而FP和FN则分别代表对正样本和负样本预测错误的数量。
9.根据权利要求8所述负荷识别方法，其特征在于，步骤S6中，所述评估方式包括F-score计算；
所述F-score计算可表示为：
Figure FDA0002341399270000025
其中，Pa代表第a种负荷的精确率，即预测结果为正的样本中实际为正的样本的比例；Ra代表第a种负荷的召回率，即所有正样本中被正确预测为正的样本的数量；B是识别负荷的总数。
精确率和召回率之间互相排斥，因此选用F-score这个概念对其进行平衡。
精确率P可表示为：
Figure FDA0002341399270000026
召回率R可表示为：
Figure FDA0002341399270000031
CN201911377576.9A 2019-12-27 2019-12-27 一种非居民用户非侵入式负荷用电信息采集方法 Pending CN111239484A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911377576.9A CN111239484A (zh) 2019-12-27 2019-12-27 一种非居民用户非侵入式负荷用电信息采集方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911377576.9A CN111239484A (zh) 2019-12-27 2019-12-27 一种非居民用户非侵入式负荷用电信息采集方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111239484A true CN111239484A (zh) 2020-06-05

Family

ID=70865542

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911377576.9A Pending CN111239484A (zh) 2019-12-27 2019-12-27 一种非居民用户非侵入式负荷用电信息采集方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111239484A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111751614A (zh) * 2020-06-29 2020-10-09 深圳供电局有限公司 一种基于ModBus非侵入式用电数据测试***及其方法
CN111898694A (zh) * 2020-08-07 2020-11-06 广东电网有限责任公司计量中心 一种基于随机树分类的非入侵式负荷识别方法及装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150309092A1 (en) * 2012-11-16 2015-10-29 Tianjin University Current Pattern Matching Method for Non-Intrusive Power Load Monitoring and Disaggregation
CN106093630A (zh) * 2016-06-02 2016-11-09 华北电力大学 一种非侵入式家用电器辨识方法
CN107730003A (zh) * 2017-10-23 2018-02-23 华中科技大学 一种支持多电器类型高精度的nilm实现方法
CN109767054A (zh) * 2018-11-22 2019-05-17 福建网能科技开发有限责任公司 基于深度神经网络算法的能效云评估方法及边缘能效网关

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150309092A1 (en) * 2012-11-16 2015-10-29 Tianjin University Current Pattern Matching Method for Non-Intrusive Power Load Monitoring and Disaggregation
CN106093630A (zh) * 2016-06-02 2016-11-09 华北电力大学 一种非侵入式家用电器辨识方法
CN107730003A (zh) * 2017-10-23 2018-02-23 华中科技大学 一种支持多电器类型高精度的nilm实现方法
CN109767054A (zh) * 2018-11-22 2019-05-17 福建网能科技开发有限责任公司 基于深度神经网络算法的能效云评估方法及边缘能效网关

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
XIN WU: "Multi-Label Classification Based on Random Forest Algorithm for Non-Intrusive Load Monitoring System", 《PROCESSES》 *
ZJUPECO: "利用随机森林对特征重要性进行评估", 《CSDN 博客》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111751614A (zh) * 2020-06-29 2020-10-09 深圳供电局有限公司 一种基于ModBus非侵入式用电数据测试***及其方法
CN111751614B (zh) * 2020-06-29 2023-08-04 深圳供电局有限公司 一种基于ModBus非侵入式用电数据测试***及其方法
CN111898694A (zh) * 2020-08-07 2020-11-06 广东电网有限责任公司计量中心 一种基于随机树分类的非入侵式负荷识别方法及装置
CN111898694B (zh) * 2020-08-07 2021-09-17 广东电网有限责任公司计量中心 一种基于随机树分类的非入侵式负荷识别方法及装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107122790B (zh) 基于混合神经网络和集成学习的非侵入式负荷识别算法
CN112383052B (zh) 基于电力物联网的电网故障修复方法和装置
CN112859822B (zh) 基于人工智能的设备健康分析及故障诊断的方法及***
CN109492667A (zh) 一种用于非侵入式电力负荷监测的特征选择辨识方法
CN111612650B (zh) 一种基于dtw距离的电力用户分群方法及***
CN109856299A (zh) 一种变压器在线监测差异化阈值动态设置方法、***
CN111738462B (zh) 电力计量装置故障抢修主动服务预警方法
CN111368904B (zh) 一种基于电力指纹的电器设备识别方法
CN105677791A (zh) 用于分析风力发电机组的运行数据的方法和***
CN104966161B (zh) 一种基于高斯混合模型的电能质量录波数据计算分析方法
CN112149873B (zh) 一种基于深度学习的低压台区线损合理区间预测方法
WO2014101579A1 (zh) 基于奇异值分解算法的变压器局部放电模式识别方法
CN111614491A (zh) 一种面向电力监控***安全态势评估指标选取方法及***
CN109165604A (zh) 基于协同训练的非侵入式负荷识别方法及其测试***
CN109359665B (zh) 一种基于支持向量机的家电负荷识别方法及装置
CN110416995B (zh) 一种非侵入式负荷分解方法和装置
CN111239484A (zh) 一种非居民用户非侵入式负荷用电信息采集方法
CN111932051A (zh) 一种基于非侵入式电力终端时序监测的恶意行为检测方法
CN116087647A (zh) 基于pca和麻雀算法优化随机森林的建筑电气故障诊断方法
CN115879048A (zh) 一种基于wrfmda模型的串联电弧故障识别方法和***
CN113659564B (zh) 基于电压波动特征聚类的低压配电网拓扑识别方法及***
Yu et al. Multi-time-scale shapelet-based feature extraction for non-intrusive load monitoring
CN109000924B (zh) 一种基于k均值的滚珠丝杠副状态监测方法
Zhang et al. Residual current fault type recognition based on S3VM and KNN cooperative training
CN116714469A (zh) 充电桩健康监测方法、装置、终端及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20200605

RJ01 Rejection of invention patent application after publication